债券收益率

摘要： 过去一年中美元并没有在美联储宽松货币政策的打压下出现贬值,相反在后期缩债政策的支持下进一步巩固了上行趋势,相应地非美货币出现了整体下跌,尤其是新兴市场国家中土耳其、委内瑞拉等国主权货币下降幅度更大,由于进行外汇干预,这些国家的外汇储备资产大幅减少。不过,与汇率市场冷人完全不同,全球不同国家与地区的股票市场都上演力度不同的牛市,IPO也创出了历史最高纪录;此外,伴随着美债收益率突破低迷格局而出现上行,债券市场产品价格开始回落,但非美国家因为债券收益率高企而在二级市场走出了完全相反的趋势。

摘要： 2022年1月,国际大宗商品价格涨跌互现,美国居民消费价格指数(CPI)同比增长7.5%,欧元区CPI同比增长5.1%。我国CPI同比增长0.9%,工业生产者出厂价格指数(PPI)同比上涨9.1%,制造业采购经理指数(PMI)为50.1%。1月货币政策操作实现资金净投放6000亿元,债券回购利率与上月相比整体下行。债券收益率整体下行,中债-新综合净价指数小幅上升。中央结算公司债券交易结算量同比增长26.06%,境外机构持续增持。

摘要： 2022年2月,国际大宗商品价格涨跌互现,美国居民消费价格指数(CPI)同比增长7.9%,欧元区CPI同比增长5.8%。我国CPI同比增长0.9%,工业生产者出厂价格指数(PPI)同比增长8.8%,制造业采购经理指数(PMI)为50.2%。2月,货币政策操作实现资金净投放1000亿元,债券回购利率涨跌互现。债券收益率整体上行,中债-新综合净价指数小幅下降。中央结算公司债券交易结算量同比下降9.99%。

摘要： 2022年3月,国际大宗商品价格普遍上涨,美国居民消费价格指数(CPI)同比增长8.5%,欧元区CPI同比增长7.5%。我国CPI同比增长1.5%,工业生产者出厂价格指数(PPI)同比增长8.3%,制造业采购经理指数(PMI)为49.5%。3月,我国货币政策操作实现资金净回笼2300亿元,债券回购利率涨跌互现。债券收益率整体上行,中债-新综合净价指数小幅下降。中央结算公司债券交易结算量同比增长18.59%。

摘要： 2021年12月,国际大宗商品价格整体大幅上涨,美国居民消费价格指数(CPI)同比增长7%,欧元区CPI同比增长5%。我国CPI同比增长2.3%,工业生产者出厂价格指数(PPI)同比上涨10.3%,制造业采购经理指数(PMI)为50.3%。12月货币政策操作实现资金净回笼3200亿元,债券回购利率与上月相比涨跌互现。债券收益率整体下行,中债-新综合净价指数有所上涨。中央结算公司债券交易结算量同比增长23.6%,境外机构持续增持。

摘要： 货币市场的资金利率通常会影响金融机构投资交易的资金成本,进而对债券市场有重要影响。而债券收益率的交易信息,是否也会提前反映货币市场的松紧程度变化呢?两个市场之间在逻辑上应该存在相互影响的关系。因此,本文通过实证分析来研究我国银行间市场资金面与各类主要的债券收益率或信用利差走势相互影响作用的强弱,并从中发现可预测资金面的前瞻性指标。

摘要： 2022年上半年,资金利率中枢大幅下行,债券收益率曲线陡峭化下行。“资产荒”背景下,信用利差分化,等级利差多收窄。展望下半年,经济基本面有望改善,预计货币政策宽松力度不及上半年,资金利率中枢将从二季度低位回升。多空因素博弈下,债券收益率将呈区间震荡态势,高等级信用利差分化,等级利差有限拓宽。

摘要： 2020年,新冠疫情冲击影响贯穿全年,全球金融市场经历罕见巨震,在此背景下,中国债券市场收益率整体先下后上,曲线趋于平坦化。展望2021年,全球低利率、低增长、高负债的格局延续,在“双循环”发展战略引领下,中国经济预计将持续复苏,债券收益率或将跟随国内经济波动呈现较明显的周期性特征,信用风险暴露影响值得关注.

摘要： 最近美国劳工部公布的数据显示,4月CPI和核心CPI同比增速分别达到了4.2%和3%,大幅高于3月份的2.6%和1.6%,远远超出了市场的预期。这两项数据也分别创下了2008年和1996年来的新高,并影响到了投资者的信心,导致随后几日美国股市下跌以及联邦债券收益率上涨。

摘要： 近年来,由于发达经济体持续处于低利率环境,全球流动性相对宽裕,于是投资者更加青睐新兴市场主权债券市场。国际货币基金组织(IMF)和世界银行(World Bank)2020年公布的数据显示,全球金融危机后新兴经济体本币债券市场规模不断扩大,2011年至2018年间名义规模翻了一番多1。在此背景下,深入理解主权债券收益率的决定因素,有助于政府制定重要政策,特别是有利于完善主权债券的发行管理方式。长期来看,主权债券市场运行更好、效率更高,反过来可以降低主权债务融资成本。

摘要： 本发明提供了一种金融市场债券投资收益率分析方法及装置，应用于大数据技术领域，该方法包括：获取用户自定义的金融市场债券投资数据之间的四则运算表达式字符串，所述四则运算表达式字符串包含变量编码；对所述四则运算表达式字符串进行预处理，获得预处理结果；在预处理结果为预处理成功时，校验预处理后的四则运算表达式字符串中所有字符的合法性；在字符校验结果为合法时，校验预处理后的四则运算表达式字符串中变量编码的合法性与可用性；在变量编码校验结果为合法且可用时，计算预处理后的四则运算表达式字符串，获得计算结果；分析金融市场债券投资收益率。本发明可以对金融市场债券投资收益率进行灵活分析，实用性和灵活性好。

摘要： 一种收益率影响因子选择方法及装置，涉及数据分析领域，用以高效准确地选择出对收益率影响较大的因子组。所述方法包括：确定第一因子组集合，所述第一因子组集合包括多组对收益率有影响的因子的组合；检验所述第一因子组集合中各因子组与收益率的因果关系，将与收益率存在因果关系的因子组保存到第二因子组集合中；针对所述第二因子组集合中的每个因子组，根据所述因子组中各因子的特征值，预测所述每个因子组在未来的第一时间段内的对应的收益率曲线；在第二时间段内指定的金融环境下，计算历史收益率实际曲线和每个因子组对应的收益率曲线的拟合度，根据AUC的大小排序，选择对收益率影响程度大于阈值的因子组。

摘要： 本公开提出一种客户贷款收益率等级预测方法及系统，方法包括：获取历史放款客户的客户数据；基于所述历史放款客户的客户数据建立建模样本，并计算历史放款客户的客户贷款收益率等级，基于所述建模样本和所述历史放款客户的客户贷款收益率等级，利用机器学习算法进行拟合训练，以建立客户贷款收益率等级预测模型；获取无额度客户的客户数据，并根据所述无额度客户的客户数据，利用所述客户贷款收益率等级预测模型预测所述无额度客户的客户贷款收益率等级。本公开的方法可以预测客户贷款收益率等级且预测准确度较高，同时确保了银行的贷款收益。

摘要： 本公开提供了一种股票收益率预测方法，涉及人工智能技术领域。该方法包括：获取多个历史时段的原始股票特征数据，将原始股票特征数据拆分为训练数据集和测试数据集；对训练数据集进行特征工程处理，得到标准样本集；根据预设分批策略对标准样本集进行分批，得到每批标准样本集；分别以按日分批的收益率的秩和隐因子层的相关系数为目标函数，将每批标准样本集输入股票收益率预测模型进行训练，得到训练好的股票收益率预测模型。本公开还提供了一种股票收益率预测装置、设备、存储介质和程序产品。

摘要： 本发明公开一种基于神经网络模型的总资产收益率的文本回归预测方法和系统方法包括S1：收集公司的年报和半年报，以及对应的总资产收益率；S2：从收集到的年报和半年报中提取出董事会报告或管理层讨论与分析部分的多个文本，对提取出的多个文本进行预处理；S3：根据预处理后的多个文本构建数据集，将数据集分为训练集、验证集和测试集；S4：建立神经网络模型，利用所述训练集和验证集训练所述神经网络模型，利用测试集测试所述神经网络模型，得到训练好的神经网络模型；S5：利用训练好的神经网络模型进行总资产收益率的预测。本发明同比一些传统经典模型，在预测的准确度和训练时长上都有一定的优势。

摘要： 本公开提供的一种基准利率收益率曲线构建方法及相关设备，基于目标金融市场利率，确定在各第一预设期限点对应的第一贴现因子，其中，第一预设期限点为目标金融市场利率中的计息期限点；利用第一贴现因子，构建第一收益率曲线；基于隔夜指数掉期，确定在各第二预设期限点对应的第二贴现因子，其中，第二预设期限点为隔夜指数掉期中的利率掉期期限点；利用第二贴现因子，构建第二收益率曲线；利用第一收益率曲线和第二收益率曲线，构建基准利率收益率曲线。本公开通过目标金融市场利率和隔夜指数掉期，构建基准利率收益率曲线，方便相关从业人员利用该基准利率收益率曲线对金融产品及衍生品进行现值计算、估值和预测未来利率。

摘要： 本发明提供一种考虑节点负荷收益率的综合能源服务商动态聚合方法，构建基于IEDN的IESP运行结构，运行结构包括服务商管辖范围内的网络基础和EH，网络基础是以配电网为核心，通过EH耦合配气网与配热网的IEDN。本发明还构建了EH输入输出模型，基于节点收益率的IESP聚合原理进行聚合，再根据初始聚合激励获取节点资源的聚合收益，构建节点收益率计算模型，建立聚合激励动态修正模型，结合修正模型建立节点负荷聚合潜力计算模型，最后建立IESP聚合收益最大化模型，得到节点的负荷动态聚合方法。本发明充分聚合IEDN内的电、气、热资源，量化聚合过程中的实时贡献度，识别出有利于提升效益的关键节点，提高了聚合收益。

摘要： 本申请提供了一种实时收益率预测方法、装置、电子设备及存储介质，涉及数据分析领域，旨在准确预测下一单位时间的实时收益率。所述方法包括：获取历史时间段内的多种投资数据并进行特征提取，得到多种历史投资特征；确定多种历史投资特征两两之间的相关度；剔除多种历史投资特征中与其他历史投资特征不相关的历史投资特征，将剩余的多种历史投资特征存储到特征库中；获取当前时间段内的多种投资数据并进行特征提取，得到多种投资特征；依据特征库中各个历史投资特征的特征种类，对多种投资特征进行特征选择，得到多种当前投资特征；根据多种当前投资特征和多种历史投资特征，预测当前时间段的下一单位时间的实时收益率。

摘要： 本发明公开了一种交易收益率的预测方法及装置、存储介质、电子设备。其中，该方法包括：获取目标产品的历史交易数据，根据历史交易数据中的历史特征数据以及目标周期，确定历史走势数据；通过滑动窗口将历史走势数据划分为多个初始训练样本，其中，初始特征样本包括至少一个特征因子，初始预测样本包括至少一个预测因子；结合与特征因子对应的特征因子数据以及与预测因子对应的预测因子数据，确定模型训练样本；将实时交易特征数据输入至交易预测模型，以得到目标产品在下一时间段的交易收益率预测结果。本发明解决相关技术中，采用人工决策或半自动化的方式，难以分析得到准确、客观的行情信息的技术问题。

摘要： 本发明公开了一种电子装置、债券收益率分析方法及存储介质，通过获取当前需要分析收益率的债券信息；根据获取的债券信息，在预先确定的源数据库中获取与所述债券信息相匹配的源数据文本；利用预先训练完成的文本摘要生成模型对获取的源数据文本进行关键文本抓取，以抓取出关键文本信息；利用预先训练完成的收益率分析模型对抓取的关键文本信息进行收益率分析，以分析出该债券信息对应的债券收益率。本发明提高了债券收益率分析的效率及准确性。